欧

ตระกูลโมเดล AI โอเพนซอร์ส "ทงอี้เชียนเวิ่น" หรือ Qwen ของอาลีบาบา กลายเป็นตระกูลโมเดล AI โอเพนซอร์สที่มียอดดาวน์โหลดสูงที่สุดในโลก แซงหน้ายักษ์ใหญ่เทคโนโลยีสหรัฐฯ อย่าง Meta และ Google ขึ้นเป็นอันดับหนึ่งของอันดับการดาวน์โหลด AI โอเพนซอร์ส ตามรายงาน "State of Open Models" ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 14 สิงหาคม โดย Hugging Face แพลตฟอร์มหลักระดับโลกสำหรับโฮสต์และดาวน์โหลดโมเดล AI และได้รับการรายงานโดยสำนักข่าว Bloomberg, Fortune และสื่อต่างประเทศอื่น ๆ ยอดดาวน์โหลดสะสมทั่วโลกของ Qwen ในช่วงประมาณ 6 เดือนที่ผ่านมาทะลุ 3 พันล้านครั้ง ถือเป็นก้าวสำคัญใหม่ของอิทธิพลระดับโลกของระบบนิเวศ AI โอเพนซอร์สจากจีน

รายงานระบุว่า เพื่อเปรียบเทียบ ในช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกัน โมเดลของ Google มียอดดาวน์โหลดประมาณ 418 ล้านครั้ง ส่วนโมเดลของ Meta มียอดดาวน์โหลดประมาณ 227 ล้านครั้ง ซึ่งเมื่อรวมกันแล้วยังห่างไกลจากยอดดาวน์โหลดของ Qwen ที่เกิน 3 พันล้านครั้งมาก นั่นหมายความว่า ในตัวชี้วัดสำคัญอย่างยอดดาวน์โหลดโมเดลโอเพนซอร์ส Qwen จากจีนได้ทิ้งห่างยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีสหรัฐฯ ทั้งสองรายอย่างมาก และกลายเป็นหนึ่งในโมเดลพื้นฐานอันดับต้น ๆ ที่นักพัฒนาทั่วโลกเลือกใช้สร้างและปรับแต่งแอปพลิเคชัน AI ทั้งนี้ต้องชี้แจงว่ายอดดาวน์โหลดไม่ได้เท่ากับจำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันเสียทีเดียว เนื่องจากโมเดลเดียวกันมักถูกดาวน์โหลดซ้ำ นำไปติดตั้งในสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน หรือถูกใช้สร้างโมเดลรุ่นต่อยอด แต่ตัวเลขนี้ก็ยังคงมีความสำคัญในฐานะตัวชี้วัดหลักของขอบเขตการเข้าถึงระดับโลกของโมเดลโอเพนซอร์ส

สอดคล้องกับยอดดาวน์โหลดที่เพิ่มขึ้น ส่วนแบ่ง "การใช้งาน" พลังประมวลผล AI ของโมเดลขนาดใหญ่จากจีนในระดับโลกก็ขยายตัวต่อเนื่องเช่นกัน ข้อมูลจาก OpenRouter แพลตฟอร์มเราท์ติ้งโมเดล AI ระบุว่า ในสัปดาห์วันที่ 3-9 สิงหาคม ปริมาณการใช้โทเคน (token) ของโมเดล AI ทั่วโลกรวมอยู่ที่ประมาณ 69 ล้านล้านครั้ง โดยโมเดลจากผู้ผลิตจีนมีการใช้งานรวมกันประมาณ 34.25 ล้านล้านโทเคน เพิ่มขึ้นราว 21.76% จากสัปดาห์ก่อนหน้า นี่เป็นสัปดาห์ที่ 15 ติดต่อกันแล้วที่ปริมาณการใช้โทเคนรายสัปดาห์ของโมเดลจีนแซงหน้าโมเดลสหรัฐฯ สะท้อนว่านักพัฒนาและองค์กรทั่วโลกพึ่งพาโมเดลจีนในการใช้งานจริงเพื่อทำงานต่าง ๆ มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ได้หยุดอยู่แค่ขั้นตอนการดาวน์โหลดหรือทดลองใช้เท่านั้น

แนวโน้มนี้ไม่ใช่ความผันผวนระยะสั้น ข้อมูลก่อนหน้านี้ของ OpenRouter ระบุว่า จนถึงเดือนพฤษภาคมปีนี้ โมเดลโอเพนซอร์สของจีนครองสัดส่วนการใช้โทเคนทั้งหมดบนแพลตฟอร์มแล้วประมาณ 61% โดยในโมเดลที่มีการใช้งานสูงสุด 5 อันดับแรก มี 4 อันดับเป็นของผู้ผลิตจีน ขณะที่ตระกูล Llama ของ Meta ซึ่งเคยครองความโดดเด่นในกลุ่มโมเดลโอเพนซอร์สเมื่อสองปีก่อน ได้หลุดออกจากอันดับต้น ๆ ไปแล้ว ในสัปดาห์วันที่ 3-9 สิงหาคมเพียงสัปดาห์เดียว โมเดลของ DeepSeek ครองอันดับหนึ่งด้วยยอดการใช้งานประมาณ 9.39 ล้านล้านโทเคน ตามมาด้วยโมเดลของ Tencent ที่ประมาณ 8.94 ล้านล้านโทเคน เมื่อรวมกับโมเดลจีนอื่น ๆ ที่ติดอันดับต้น ๆ อยู่ก่อนแล้ว เช่น Kimi ของ Moonshot AI และ GLM ของ Zhipu แสดงให้เห็นว่าโมเดลจากผู้ผลิตจีนยังคงครองพื้นที่อันดับต้น ๆ ของการใช้งานทั่วโลกเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ไม่ได้ขับเคลื่อนโดยโมเดลใดโมเดลหนึ่งเพียงตัวเดียว

ข้อมูลสาธารณะระบุว่า อาลีบาบาเริ่มทยอยเปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์สตระกูล Qwen ตั้งแต่ปี 2566 จนถึงปัจจุบันได้เปิดซอร์สโมเดลไปแล้วกว่า 460 เวอร์ชันในหลากหลายขนาดและวัตถุประสงค์ ครอบคลุมโมเดลภาษาที่มีพารามิเตอร์ตั้งแต่หลักพันล้านไปจนถึงหลายแสนล้านพารามิเตอร์ และส่วนใหญ่ใช้สัญญาอนุญาตโอเพนซอร์สที่ค่อนข้างเปิดกว้าง ให้นักพัฒนาทั่วโลกสามารถดาวน์โหลด นำไปใช้งาน และพัฒนาต่อยอดได้อย่างอิสระ จากพื้นฐานดังกล่าว นักพัฒนาทั่วโลกได้สร้างโมเดลต่อยอดจาก Qwen ด้วยการปรับแต่งหรือฝึกใหม่แล้วประมาณ 3 แสนโมเดล ตลอดปีนี้ อาลีบาบายังทยอยเปิดตัวเวอร์ชันใหม่อย่างต่อเนื่อง รวมถึงโมเดลเรือธง Qwen3.6-Plus ที่เปิดตัวช่วงกลางปี และโมเดลใหม่อย่าง Qwen3.8-2.4T-A95B และ Qwen3.8-27B ที่เปิดซอร์สในวันที่ 12 และ 14 สิงหาคมตามลำดับ เพื่อขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์โมเดลอย่างต่อเนื่อง Hugging Face ระบุในรายงานว่า Qwen ได้กลายเป็น "หนึ่งในรากฐานที่ใหญ่ที่สุดของระบบนิเวศ AI โอเพนซอร์ส" และ "กลายเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการทำงานเริ่มต้นที่นักพัฒนาใช้ตัดสินใจว่าจะปรับแต่งและนำโมเดลใดไปใช้งาน"

นักวิเคราะห์ระบุว่า การที่ Qwen สามารถได้รับการยอมรับใช้งานทั่วโลกในระดับนี้ เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับข้อได้เปรียบด้านเทคนิคที่แตกต่างออกไป ต่างจากโมเดล Llama เวอร์ชันแรก ๆ ของ Meta ที่เน้นปรับแต่งให้เหมาะกับภาษาอังกฤษเป็นหลัก ตระกูล Qwen ให้ความสำคัญกับความสามารถหลายภาษาตั้งแต่เวอร์ชันแรกเริ่ม โดยโมเดลรุ่นล่าสุดกล่าวกันว่ารองรับภาษาแล้วกว่า 200 ภาษา ในขณะเดียวกัน ตัวแบ่งคำ (tokenizer) ของ Qwen มีประสิทธิภาพสูงกว่าอย่างชัดเจนในการประมวลผลข้อความที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เช่น ภาษาจีน ยกตัวอย่างเช่น เมื่อประมวลผลข้อความภาษาจีน ตัวแบ่งคำของ Qwen สามารถเข้ารหัสได้ในอัตราใกล้เคียง 1 ตัวอักษรต่อ 1 โทเคน ขณะที่วิธีการเข้ารหัสแบบ byte-pair encoding ที่ Llama 3 ใช้ มักต้องใช้ 3-5 โทเคนเพื่อแทนอักษรจีนเพียงตัวเดียว นั่นหมายความว่า สำหรับผู้ใช้งานองค์กรทั่วโลกที่อยู่ในตลาดที่ไม่ใช้ภาษาอังกฤษเป็นหลัก ต้นทุนการประมวลผลในการใช้งาน Qwen สำหรับการอนุมานและการติดตั้งใช้งานสามารถต่ำกว่าการใช้โมเดลตะวันตกที่เทียบเคียงกันได้อย่างมีนัยสำคัญ ในด้านประสิทธิภาพ ผลการทดสอบจากบุคคลที่สามระบุว่า ตระกูล Qwen 3.5 ที่เปิดตัวในปีนี้ ทำผลงานในการทดสอบมาตรฐานด้านการเขียนโค้ด SWE-bench Verified และมาตรฐานด้านการให้เหตุผลอย่าง GPQA Diamond และ AIME ได้ทัดเทียมหรือดีกว่าโมเดลกระแสหลักระดับนานาชาติบางรุ่นที่เปิดตัวในช่วงเวลาใกล้เคียงกัน อีกทั้งยังมีขนาดโมเดลครอบคลุมตั้งแต่เวอร์ชันน้ำหนักเบาระดับหลักพันล้านพารามิเตอร์ ไปจนถึงเวอร์ชันเรือธงที่มีเกือบแสนล้านพารามิเตอร์ เอื้อให้องค์กรที่มีทรัพยากรประมวลผลต่างกันสามารถเลือกใช้ได้ตามความเหมาะสม

ในมุมกว้างขึ้น การที่ Qwen ขึ้นเป็นอันดับหนึ่งของยอดดาวน์โหลด และโมเดลจีนครองสัดส่วนการใช้งานโทเคนทั่วโลก สะท้อนภาพรวมของกระแสที่บริษัท AI จีนทยอยเปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์สประสิทธิภาพสูงอย่างต่อเนื่องในช่วงสองปีที่ผ่านมา นับตั้งแต่ต้นปี 2568 ที่ DeepSeek เปิดตัวโมเดล R1 ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าห้องแล็บของจีนสามารถทำผลงานด้านการให้เหตุผลทัดเทียมโมเดลปิดชั้นนำของตะวันตกได้ พร้อมทั้งเปิดเผยน้ำหนักโมเดลแบบโอเพนซอร์สไปพร้อมกัน บริษัทจีนหลายแห่ง ทั้งอาลีบาบา Tencent Moonshot AI (Kimi) Zhipu (GLM) และ MiniMax ต่างทยอยเปิดตัวโมเดลโอเพนซอร์สของตนเอง จนแทบครอบคลุมทุกช่วงราคาและประสิทธิภาพ ตั้งแต่ระดับเริ่มต้นไปจนถึงใกล้เคียงระดับแนวหน้าของโลก ในทางตรงกันข้าม ห้องแล็บชั้นนำของตะวันตกบางแห่ง รวมถึง OpenAI, Anthropic และ Google ยังคงยึดโมเดลธุรกิจแบบปิดหรือมีเงื่อนไขการอนุญาตใช้งานที่จำกัดเป็นหลัก ทำให้สองแนวทางนี้ตัดกันอย่างชัดเจน หน่วยงานเฝ้าติดตามอุตสาหกรรมหลายแห่งวิเคราะห์ว่า ความแตกต่างนี้เกิดจากทั้งกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ต่างกันของแต่ละห้องแล็บ และความต้องการของบริษัทจีนที่จะใช้โมเดลโอเพนซอร์สในการขยายฐานนักพัฒนาทั่วโลกอย่างรวดเร็ว พร้อมช่วงชิงบทบาทในการกำหนดมาตรฐานโครงสร้างพื้นฐาน AI

ที่น่าสนใจคือ อาลีบาบาเองก็กำลังหาจุดสมดุลระหว่างแนวทางโอเพนซอร์สกับปิดซอร์สเช่นกัน มีรายงานว่าบริษัทได้เปลี่ยนโมเดลเรือธงที่ทรงพลังที่สุดอย่าง Qwen3.7-Max และ Qwen3.7-Plus ให้เป็นแบบปิดซอร์ส เปิดให้ใช้งานผ่านการเชื่อมต่อ API แบบเสียเงินเท่านั้น ทำให้อาลีบาบาต้องแข่งขันโดยตรงกับบริษัทอย่าง OpenAI และ Anthropic มากขึ้นในตลาด API ระดับองค์กร ในขณะเดียวกัน อาลีบาบายังอยู่ระหว่างทดลองนำกลไกแบ่งรายได้มาใช้กับโมเดลเรือธงบางรุ่นที่ยังเป็นโอเพนซอร์ส เช่น เวอร์ชันเปิดน้ำหนักของ Qwen3.8-Max สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า ในขณะที่อาลีบาบายังคงยึดกลยุทธ์โอเพนซอร์สเพื่อขยายอิทธิพลของระบบนิเวศทั่วโลก บริษัทก็กำลังหาแนวทางสร้างรายได้รูปแบบใหม่สำหรับโมเดลที่ล้ำหน้าที่สุดของตนด้วยเช่นกัน

ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมมองว่า การที่จีนครองความเป็นผู้นำทั้งด้านยอดดาวน์โหลดและปริมาณการใช้งานโมเดลโอเพนซอร์ส กำลังปรับเปลี่ยนรูปแบบการนำโครงสร้างพื้นฐาน AI ไปใช้งานทั่วโลก สำหรับหลายตลาดเกิดใหม่ การใช้งานที่ต้องรองรับหลายภาษา และองค์กรที่ต้องคำนึงถึงต้นทุน โมเดลโอเพนซอร์สที่มีประสิทธิภาพแข่งขันได้ สามารถดาวน์โหลด ปรับแต่ง และติดตั้งใช้งานในพื้นที่ได้อย่างอิสระ กำลังกลายเป็นทางเลือกที่น่าสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเทียบกับ API เชิงพาณิชย์แบบปิด อีกทั้งยังช่วยลดการพึ่งพาผู้ให้บริการรายเดียวของประเทศและองค์กรต่าง ๆ ด้วย ขณะที่อาลีบาบาและบริษัทจีนอื่น ๆ ยังคงอัปเดตกลุ่มผลิตภัณฑ์โมเดลอย่างต่อเนื่อง ขยายระบบนิเวศนักพัฒนา และหาแนวทางธุรกิจที่ผสมผสานทั้งโอเพนซอร์สและปิดซอร์สไปพร้อมกัน คำถามที่ว่าโมเดล AI โอเพนซอร์สของจีนจะสามารถรักษาความเป็นผู้นำนี้ต่อไปได้หรือไม่ จะเป็นตัวชี้วัดสำคัญของทิศทางการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม AI ระดับโลกต่อจากนี้